パルスニューラルネットワークを用いた車輪型自律移動ロボットコントローラの3Dシミュレータによる検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-2

グループ名: 【C】平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2013/09/04

タイトル(英語): Verified by 3D Simulator of a Controller using Pulsed Neural Network for Autonomous Mobile Robot

著者名: 盧 俊(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Jun Lu(Kanto Gakuin University),Makoto Motoki(Kanto Gakuin University)

キーワード: パルスニューラルネットワーク|自律移動ロボット|3Dシミュレータ|遺伝的アルゴリズム|Pulsed Neural Network|Autonomous Mobile Robot|3D Simulator|Genetic Algorithm

要約(日本語): パルスニューラルネットワーク（PNN）を自律移動ロボットのコントローラとして使用する場合、時間軸を考慮することが可能となり、シグモイド関数などの連続関数を使用するニューラルネットワークよりも、高度な行動を実現することが可能となる。しかし、より高度な行動を行うコントローラを構築しようとすると、ニューロンおよびシナプスの個数が多くなってしまう。そのため， 遺伝的アルゴリズム（GA）等の最適化手法を用いてPNNのパラメータを設定する。しかし、パルス頻度および発火タイミングで情報を表現するPNNのパラメータを最適化手法で調整する場合、センサ値に含まれるノイズや、車輪のスリップ等の外乱により、コントローラとしての性能が低下することが予測される。そこで、本研究では、物理特性を考慮した3Dシミュレータを使用して、PNNを用いた自律移動ロボットコントローラをGAで最適化する場合のコントラーラの性能調査を行う。

PDFファイルサイズ: 3,453 Kバイト